基于提升小波变换的心音去噪新方法

针对传统的小波阈值函数去噪无法有效滤除信号中的特定噪声,结合软、硬阈值函数的优点,提出了一种基于提升小波新阈值函数算法对心音信号进行去噪.首先利用提升小波变换对心音信号进行分解;然后利用新阈值函数更新其小波系数进行重构;最后与提升小波软、硬阈值函数去噪后的心音进行了希尔伯特包络提取验证其去噪效果.实验结果表明,提出的提升小波去噪新方法较软、硬阈值方法有更好的滤波效果,且提取的曲线包络更加清晰、平滑.     

小波域维纳滤波在振动信号去噪中的应用研究

维纳滤波和小波阈值滤波是振动信号去噪的常用算法.前者在阶次较低时对非平稳振动信号的处理不能取得较好的效果,而后者对信号的滤波无法满足后期处理的要求.针对此问题,论文将维纳滤波和小波阈值滤波相结合,提出小波域维纳滤波算法.将维纳滤波运用于小波域,充分利用小波变换对非平稳振动信号的白化作用,实现更好的滤波效果.结合工业现场实测汽轮机振动信号,对算法进行分析与仿真.实验结果表明,该算法不仅保持了信号的线性相位特性,同时取得了较好的噪声去除效果,适用于振动信号的去噪处理,优于维纳滤波和小波阈值滤波.     

涡街流量计信号处理方法研究与系统设计

将小波变换用于涡街流量计,介绍了基于离散小波变换和连续小波变换功率谱估计的信号处理方法,给出了仿真步骤与结果,并讨论其特点,从而设计了基于DSP的信号处理系统。研究中所用方法适用于其它流量计,基于DSP的信号处理系统具有功能强、速度快及可靠性高等优点。     

基于均值滤波与改进小波的弱周期脉冲信号提取

因均值滤波对高斯白噪声具有好的降噪能力和小波变换具有高频降噪和特征提取的优点,提出结合两者方法来实现强噪声干扰下弱冲击特征信号的提取.三种不同阈值的小波变换被运用.仿真结果表明改进阈值的小波变换具有更好的效果,信噪比得以大幅度提高,误差均方根很大程度减小,对弱周期特征信号的提取具有十分重要的意义和应用价值.     

基于空域相关阈值滤波的雾气激光信号处理算法

针对雾气环境下微弱激光信号特征提取困难,在研究小波空域相关滤波算法基础上,提出了小波空域相关阈值滤波方法。阐述了小波空域相关阈值滤波的思想和原理,特别研究了滤波阈值选取的方法,比较了空域相关阈值滤波与空域相关滤波的滤波效果。结果表明对雾气环境下的激光信号,空域相关阈值滤波具有最好的滤波效果。在不同雾气浓度和不同信号信噪比情况下的实验结果表明,空域相关阈值滤波能够在保持激光回波信号特征的前提下有效地抑制大部分噪声,更适于雾气环境下微弱激光回波信号处理和特征提取。      

基于Burg法AR模型谱估计的涡街流量计旋涡脱落频率提取

为了从含噪信号中准确高效地提取出旋涡脱落频率,采用基于Burg算法的AR模型谱估计对测量介质为水、流量范围为3～35 m3/h的涡街流量计输出信号进行分析,讨论AR模型阶次对旋涡脱落频率估计性能的影响,建立频率相对误差小于3％的AR模型最小阶次与旋涡脱落频率的拟合关系式.结果表明,基于Burg算法的AR模型谱估计对涡街流量计旋涡脱落频率的提取精度较高;AR模型的阶次对Burg算法的谱估计精度和计算效率有重要影响,应选用匹配的AR模型阶次对涡街流量计输出信号进行估计;AR模型最小阶次随旋涡脱落频率的增大而减小.     

基于EEMD-小波阈值去噪的桥梁结构模态参数识别

为研究环境激励下大跨径桥梁结构振动响应特性,采用拾振器监测结构动态变形.针对监测信号中的噪声影响,提出EEMD-小波阈值联合滤波方法来提升信号精度.首先,利用EEMD算法对信号进行分解,基于平均周期图法和相关系数法双重判定准则剔除虚假分量,然后,结合小波阈值去噪方法对重构信号进行二次降噪,再利用RDT-ITD法识别结构模态参数.将滤波降噪和模态识别方法应用于天津永和桥实测振动响应分析中,并结合有限元分析结果进行对比.结果表明:EEMD-小波阈值联合滤波方法优于应用单一方法,能进一步提升信号精度;信号降噪后,利用RDT-ITD方法成功提取了结构前3阶竖向自振频率和相应阻尼比;识别的结构自振频率值与有限元分析结果基本一致,基频值相差3.07%.     

基于数学形态学与小波阈值组合滤波算法的大地电磁噪声压制

针对实测大地电磁信号资料中常出现的强噪声干扰问题,提出一种基于数学形态滤波和小波阈值滤波结合的大地电磁噪声压制方法。首先,利用自适应多尺度形态滤波算法对含噪信号进行初次滤波,以消除脉冲类干扰。然后,对已处理的信号进行小波阈值滤波提取大尺度强噪声轮廓。最后,剔除强噪声干扰重构大地电磁信号。通过仿真实验对比,在不同强度噪声干扰背景下,所提方法的性能优于普通小波阈值方法,能更多地保留大地电磁原始信号的细节特征。实测资料处理结果表明,该方法能有效地抑制大尺度强噪声干扰和基线偏移的影响,有效地改善了视电阻率曲线质量,具有较好的应用前景。     

重力信号的小波变换与经验模态分解级联滤波方法

针对动基座重力测量,提出了处理重力信号的小波变换与经验模态分解级联方法.该方法采用DB4小波函数的强制阈值小波变换作为前端滤波器,将原始信号分解为12层,提取第7层作为中间结果,运用经验模态分解方法用作第二级滤波器,将输入分解为8个模态,提取残余分量和最大尺度的逼近模态作为级联滤波结果.对静态重力数据进行概率密度分析,给出了重力的统计特性以及测量结果的可信度.级联滤波结果与某航空重力系统处理结果对比表明:级联滤波方法能够在强噪声中提取出微弱的重力信号,并且由于引入前端滤波器减少了级联滤波器整体计算量,提高了重力测量的空间分辨率.     

小波域阈值滤波在测井信号去噪中的应用

从测井信号噪声特征出发,建立测井数据噪声模型。根据测井信号的特殊性,提出一种运用一维离散小波变换和小波包变换对测井信号进行小波域阈值滤波分析的方法,探讨了几种阈值确定方法。借助MATLAB7.0小波降噪函数,运用MATLAB语言编写了小波滤波程序,对实际曲线分析结果表明,小波域阈值滤波优于传统测井曲线滤波方法。运用小波分析可以有效地去除测井曲线噪声干扰,同时也可较好地保留测井曲线纵向分辨率。